人工智能应用的标准包括(人工智能的四大关键原则)

发布时间:2024-01-06 04:57:25
发布者:网友

其实人工智能应用的标准包括的问题并不复杂,但是又很多的朋友都不太了解人工智能的四大关键原则,因此呢,今天小编就来为大家分享人工智能应用的标准包括的一些知识,希望可以帮助到大家,下面我们一起来看看这个问题的分析吧!

一、人工智能的四大关键原则

这四项原则是:合理利用;可解释;保护隐私;安全且可靠。

解释原则要求AI系统为所有输出提供相应证据和理由,但不要求证据是正确的、信息丰富的或可理解的,只要表明AI系统能够提供解释即可。解释原则不强加任何的质量评价指标。

有意义原则要求AI系统提供单个用户可理解的解释。也就说,只要一个用户可以理解AI系统所提供的解释即符合该原则,不要求解释为所有用户所理解。有意义原则允许基于不同用户群体或个人的定制化和动态解释。不同用户群体对AI系统的解释需求不同,如系统开发者与系统使用者需求不同,律师和陪审团需求不同。此外,每个人知识、经验、心理等方面存在差异导致其对AI解释的理解不同。

3.解释准确性原则(ExplanationAccuracy)

解释准确性原则要求相应解释正确反映AI系统产生输出的过程,不要求AI系统做出的判断准确。与有意义原则类似,解释准确性原则也允许用户差异性。有的用户(如专家)需要解释产生输出的算法细节,有的用户可能仅需要关键问题的解释。对算法细节要求的差异性恰恰反映了解释准确性原则与有意义原则的不同,详细解释可以加强准确性但却牺牲了部分用户的理解性。基于不同的用户群体定制化解释准确性测量指标。AI系统可以提供多类型、多层次的解释,因此解释准确性测量指标不是通用或绝对的。

4.知识局限性原则(KnowledgeLimits)

知识局限性原则要求AI系统仅可以在其所设定的条件下运行,以保证系统输出。知识局限性原则要求AI系统能识别出未经设计或批准以及响应错误的情况。知识局限性原则可以防止错误、危险、不公正的决策和输出,从而增加AI系统的可信度。AI系统有两类知识局限性,一是所需判断不属于AI系统本身设定,如鸟分类AI系统无法分类苹果,二是所需判断超越内部置信度阈值,如鸟分类AI系统无法对模糊图像上的鸟类进行归类。

二、人工智能属于文科还是理科专业

人工智能属于理科专业。人工智能是计算机科学与计术的一个分枝。是最近几年发展起来的一个学科。人工智能前景广阔,将应用到各行各业。它属于工科,要求学生的思维要紧密,反应灵活,数学、物理方面要学的好。现在高校都招收理科生,没有招文科生的。

三、人工智能毕业可以从事软件开发吗

人工智能专业毕业的学生是可以从事软件开发的,因为人工智能也是和电脑,计算机呃程序类相关的嗯。我饿操作,所以说人工智能对于嗯电脑的操作和个人计算机的语言要求是很高的,所以说也就相当于是软件开发类的工作。所以说人工智能专业的毕业生毕业之后是可以进入软件公司从事软件开发等相关的工作的。

四、人工智能考级含金量比较

1、人工智能考级证书含金量主要从以下几个方面来衡量:

2、一是看主办单位,既要看主办单位在等级考试所涉及专业领域的权威性和专业能力,还要看主办单位对于等级考试的支持和管理力度;

3、二是看考试依据,一般排序为行政主管部门颁布的标准、权威研究成果、专家团队开发结果等;

4、三是看考试内容,既要看级别的划分是否科学合理,还要看各级别的考试内容与学生知识学习和能力培养的联系程度;四是看考试目的,可以从考试费用的高低、是否存在搭售及限制条件等方面,来判断是以考核学生能力水平为主,还是以追求商业利润为主。

关于人工智能应用的标准包括的内容到此结束,这篇文章只是小编的分享,并不能代表大家观点和客观事实,仅仅给大家作为参考交流学习哦!希望对大家有所帮助。

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